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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과109건

검색 결과 제목

  1. 81다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?
  2. 82드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?
  3. 83작은 표본도 모집단처럼 고르게 보일 거라고 믿는 이유는?
  4. 84인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?
  5. 85쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?
가 지역 모집단 1000명, 시간 조사 표본 100명 10% 평균 4시간, 별도 점수 조사 200명 20% 평균 70점의 자료 구조표.

다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?

가 지역 모집단 1000명, 시간 조사 표본 100명 10% 평균 4시간, 별도 점수 조사 200명 20% 평균 70점의 자료 구조표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?

2025년 생태학적 분석 연구는 별도 표본조사의 평균을 연결할 때 생기는 편향을 살폈습니다. 지역명이 같다는 사실과 같은 사람을 측정했다는 사실을 구분합니다.

Assessing and adjusting for bias in ecological analysis using multiple sample datasets

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

Weigl 등 연구의 행동·ERP 결과를 통해 드문 색과 부정적 단어의 결합이 출처 기억과 빈도 추정을 바꾸지만 단순한 P300 기억 설명은 지지되지 않았음을 살펴봅니다.

The effect of shared distinctiveness on source memory: An event-related potential study

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
모집단 50:50, 표본 10: 큰 흔들림, 표본 1000: 작은 흔들림의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

작은 표본도 모집단처럼 고르게 보일 거라고 믿는 이유는?

모집단 50:50, 표본 10: 큰 흔들림, 표본 1000: 작은 흔들림의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

작은 표본도 모집단처럼 고르게 보일 거라고 믿는 이유는?

Tversky와 Kahneman은 84명의 전문 심리학자 설문과 사례 분석을 통해 작은 표본의 대표성·검정력·재현성을 과대평가하는 경향을 설명했습니다.

Belief in the Law of Small Numbers

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도

인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

AlphaProof는 Lean 검증 환경, 대규모 자기학습과 문제별 시험시점 강화학습을 결합해 2024 IMO 비기하 5문제 중 3문제를 풀었지만 막대한 계산비용과 형식화 범위가 제한입니다.

Olympiad-level Formal Mathematical Reasoning with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
두 개의 쉬운 부등식 조각이 재작성과 합성 노드를 지나 Lean 목표로 가며 중간 합성 지점에 병목 표시가 있는 흐름도

쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?

두 개의 쉬운 부등식 조각이 재작성과 합성 노드를 지나 Lean 목표로 가며 중간 합성 지점에 병목 표시가 있는 흐름도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?

Ineq-Comp v2를 바탕으로 익숙한 부등식의 변수 복제·대수 재작성·다단계 합성이 현재 Lean 증명 모델의 구성적 일반화를 크게 흔드는지 살펴봅니다.

Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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